Las cosas están cada vez más inteligentes. Sí, has leído correctamente, nos referimos a ‘las cosas’. Es que, en un abrir y cerrar de ojos, comenzamos a ver nuevas iniciativas que nos dejan con la boca abierta. Desde robots de hogar, hasta supermercados o ciudades inteligentes, y todo gracias a la tecnología, y algo que muchas veces es pasado por alto: el grandioso trabajo humano que hay por detrás.
Desde Keepler, ayudamos a abordar el internet de las cosas (IoT), cuya penetración en nuestro día a día se convirtió en una materia innegable. Ya dejó de ser una novedad accesible para unos únicos afortunados, y pasó a ser un elemento cotidiano que podemos tener (si así lo deseamos) en nuestros propios hogares.
Ahora, utilizando una empresa de Smart Homes de ejemplo, materialicemos lo que esto significa. En España, tenemos casi 49 millones de personas, imaginemos que esta empresa de Smart Homes tiene un 5% de la cuota de mercado, estaríamos hablando de 2.45 millones de casas con sensores y dispositivos conectados generando información 24/7. ¿Se imaginan la cantidad de datos que esto puede producir? Si por casa inteligente tenemos un promedio de 10 dispositivos o sensores conectados y cada uno produce alrededor de 1 megabyte por día, estamos hablando de aproximadamente 23.93 millones de gigabytes de datos para gestionar y almacenar cada 24 horas. Ahora, hagan la cuenta de cuánto significa por mes, por año … un sin fin de datos que arrojan información de forma constante. Queda claro que cuándo hablamos de IoT encontramos 3 características que no podemos pasar por alto: su complejidad, su conectividad, y su escalabilidad sin precedentes.
IoT Data Governance, componentes principales (Keepler, 2024).
Los volúmenes de información generados por esta gran cantidad de dispositivos dejan a la vista la inmensa complejidad que trae consigo el IoT, y nos obliga a preparar nuestros ecosistemas con nuevos sistemas de gestión que deben evolucionar no solo desde sus capas técnicas, sino también desde una capa denegocio, o como también nos gusta llamarla “La capa de personas”. Para que una empresa pueda acceder al valor real de estos datos, debe determinar el “cómo” las personas interactúan con esta tecnología, y debe estructurar una serie de reglas, procedimientos y responsabilidades para recopilar y explotar los datos de manera efectiva. En otras palabras … (vamos, que ya se imaginan que vamos a decir): está información debe estar gobernada.
Data quality, una necesidad
Una estrategia de Data governance y management, le permite a la empresa de Smart Homes asegurar la calidad, la seguridad y la privacidad de sus dispositivos IoT, y como hemos visto anteriormente en el artículo de data privacy, una gran cantidad de datos viene con una gran responsabilidad.
El ecosistema en el que el IoT se despliega, tiene otra característica importante: la velocidad con la que se requiere acceder a su información. Ahora, imaginemos llevar este concepto a una escala mayor, como en el caso de un Smart Airport.
Un Smart Airport se basa en el uso de una red de sensores y dispositivos conectados con objetivos específicos en diferentes áreas con el fin de supervisar, gestionar y coordinar sus operaciones de manera centralizada. Hoy, gracias a la aplicación del IoT, es posible mejorar el desempeño de su personal, optimizar el flujo de pasajeros y su satisfacción, y aumentar la seguridad aeroportuaria. Un ejemplo claro de los beneficios de una correcta gobernanza, es el uso del IoT para recopilar información valiosa y en tiempo real sobre el estado de los aviones, lo que facilita una planificación más precisa y eficiente del mantenimiento, así como un aumento en la seguridad de los vuelos, y una optimización en la inversión.
La eficiente implantación de una oficina del dato puede asegurar que está información se mantenga confiable, identificando los roles y las funciones que sirvan como guardianes de las principales dimensiones de la calidad del dato. Las dimensiones son atributos mensurables que ayudarían al Smart Airport a definir los requisitos de calidad sobre ellos. Al controlar estas dimensiones, se aseguraría de que su información sea confiable y refleje la realidad, especialmente en términos de consistencia y exactitud.
La Data Quality Wave de Keepler en el IoT
Progresión natural de la calidad de los datos.(Keepler, 2024).
Para poder aplicar data quality, se deben contemplar desde reglas sintácticas hasta reglas semánticas. Y aquí, es dónde lo técnico y no técnico debe encontrarse y alienarse. Normalmente, cuando nos referimos a reglas de calidad, se asocian automáticamente a los equipos técnicos, dejando de lado a las personas de negocio que en muchas ocasiones representan un porcentaje elevado de la demanda de esta información. Estos procedimientos estandarizados por los equipos técnicos, que sirven para la evaluación y mejora de la calidad de los datos, deben implementarse utilizando técnicas basadas en reglas de negocio. Los usuarios no técnicos deben presentar una activa participación en la definición y modificación de estas reglas en base a los objetivos de negocio que tiene la organización.
Es por esto, que desde Keepler consideramos que las reglas de calidad son una conceptualización de negocio y desarrollamos un framework de trabajo que denominamos Data Quality Wave. Mediante este método que se desarrolla en seis fases, nos aseguramos abarcar todos puntos claves en el camino hacia una calidad óptima. La aspiración de un programa de calidad es alcanzar la precisión sintáctica, que asegura que la construcción del campo es correcta, y la precisión semántica, que valida su contenido. En otras palabras, nuestro framework garantiza que los datos se almacenen acorde a su naturaleza y la realidad del negocio.
Data Value, cómo conocer el valor del IoT
Conocer el valor de los datos generados por la IoT es fundamental para las empresas. Este cálculo, puede realizarse a través de una iniciativa de Data Value, y permite maximizar el retorno de inversión de las iniciativas tecnológicas. En Keepler, comprendemos la importancia de cuantificar este valor y desarrollamos una metodología de trabajo denominada Data Value Framework. Este marco nos permite no solo entender sino también calcular el valor económico que los datos del IoT aportan a la organización. A través de la gestión y el análisis de los datos recogidos, identificamos cómo se utilizan y el valor que generan. Lo que le permite a las empresas obtener una ventaja competitiva. Por ejemplo, en el contexto del Smart Airport, la información recogida a través del IoT puede transformarse en una planificación más precisa que reduce costes, una mayor satisfacción del cliente que promueve la fidelización y una seguridad optimizada que le permite a la empresa estar en compliance. En este sentido, el data value se convierte en un pilar para la toma de decisiones estratégicas y la optimización de procesos, permitiendo a la organización identificar las actividades esenciales que generan un mayor retorno económico.
Data Management Associate at Keepler. "I'm an innovation enthusiast that helps companies govern their data and digital transformation. I love learning by doing and not afraid of new challenges. For me, the sky is not the limit."
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